张士玉小黑屋

要点：具名插槽：即具有名字的插槽，在默认插槽基础上指定插槽的名字（name=""）。父组件指明放入子组件的哪个插槽slot="footer"，如果是template可以写成v-slot:footer。父组件中：<Category><templateslot="center"><div>html结构1</div></template><templatev-slot:footer><div>html结构2</div>

setset.add()添加的方法set.size检测长度的方法**set.delete删除的方法**set.has()方法转为数组[...set]Array.from(set)set不会有重复的问题注意:在基本数据类型中不会存在重复性问题基本数据类型都是一样的但是在复杂数据类型中函数对象等都是引用的堆内存重点地址每个都不一样所以set不会去重NaN这个类型不一样这是个例外mapmap.set()这个方法创建一个键值对map.has()这个方法检测的是键值对的键返回布尔值map.get()返回的是值map.delete()删除这里删除了123

原理        攻击者可以上传一个与网站脚本语言相对应的恶意代码动态脚本到服务器上，然后访问这些恶意脚本中包含的恶意代码，从而获得了执行服务器端命令的能力，进一步影响服务器安全。危害可能会导致用户信息泄露，被钓鱼，甚至使攻击者可以直接上传WebShell到服务器，进而得到自己想要的信息和权限，最终达到对数据库执行、服务器文件管理、服务器命令执行等恶意操作，甚至完全控制服务器系统。产生条件    1、能够成功上传恶意文件。    2、用户能够访问上传的恶意文件，所以需要知道上传恶意文件的准确路径。    3、上传的恶意文件能够被web容器解析执行，所以上传路径要在web容器覆盖范围内。检测与绕过    客户端绕过        

图像分类?文章目录图像分类?前言?一、ILSVRC竞赛二、卷积神经网络（CNN）发展1.网络进化2.AlexNet网络3.VGG网络4.GoogLeNet网络5.ResNet网络总结前言?上一章介绍了深度学习的基础内容，这一章来学习一下图像分类的内容。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100任务，到后来的imagenet任务，图像分类模型伴随着数据集的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在，在imagenet这样的超过1000万图像，超过2万类的数据集中，计算机的图像分类水准已经超过了人类。一、

周末和技术大佬们聚餐，聊到了测试行业的“金九银十”高峰就业问题，普遍认为转行和大学生入行的越来越多，内卷之势已然形成。现在不论面试哪个级别的测试工程师，面试官都会问一句“会编程吗？有没有自动化测试的经验？”因此想要获得更好的待遇，不断提升自己的技能栈成了测试老人的头等大事。如何从初级测试到高级自动化测试，达到技术提升和待遇提高的目的，是很多初级测试人必经的一个阶段。作为一个过来人，深知步入职场的社会人坚持学习的困难。所以我分享一个技术学习方案，实际工作中使用的技术、学习方法、心得都会一一说明。也希望想做自动化的你一样，通过我的分享可以形成一套自己的方法，应用到实际中。高效速成的方案对于新手来说，如果想低成本快速度搞定技术涨收入，应该是很困难的事情了，所以，我特意花了一段时间整理

1.前言近年来，随着电子产品的发展，数字日程表这项应用在人们工作和生活中起到越来越重要的作用。时间对人们来说总是那么宝贵，工作的忙碌性和繁杂性容易使人忘记当前的时间，忘记了要做的事情，当事情不是很重要的时候，这种遗忘无伤大雅。但是，遇上重要事务，一时的耽误可能酿成大祸。因此从人们的日常生活到公司办公，从台式电脑到便携式智能手机，都要求标配上日程表的作用。人们要求随时随地都能快速准确的提醒当前事务，并且要求日程表能够更直观、更可靠、更便宜。这种要求催生了新型日程表的产生。除此之外，由于对社会责任的更多承担，人们要求所设计的产品能够产生尽量少的垃圾、能够消耗尽量少的能量。因此人们对日程表的又有了体积小、功耗低的要求。2.功能需求2.1硬件部分整个项目在正点原子stm32f103m

本文是接着上一篇深度学习之8深度模型优化与正则化_水w的博客-CSDN博客目录4.参数初始化与数据预处理初始化方法：（1）基于固定方差的参数初始化（2）基于方差缩放的参数初始化（3）Xavier初始化（4）He初始化：与前一层的神经元个数有关（5）对比：数据预处理（1）数据归一化逐层归一化（1）批量归一化：对一个中间层的单个神经元进行归一化操作（2）层归一化：对一个中间层的所有神经元进行归一化（3）批量归一化vs层归一化超参数优化（1）网格搜索（2）随机搜索（3）贝叶斯优化 （4）动态资源分配过拟合与正则化（1）ℓ1和ℓ2正则化（2）提前停止 （3）Dropout（丢弃法）（4）数据增强 4.参数初始化与数据预处理梯度下降法需

2022年的JCRSCI影响因子，令人咂舌！大多数的SCI期刊影响因子暴涨，这其中有疫情原因、引用率提升造成，也有存在着很多新兴杂志期刊为提升IF采用的一系列“聪明”的动作。是该和虚高影响影子说再见了！7月5日，中科院文献情报中心，发个了文章，宣告要和影响因子说再见了，取而代之的是“期刊超越指数”。​这个推文明确了两件事情：1.2022年底的新版期刊分区表，将只呈现升级版分区表（目前是基础版和升级版同时存现）。2.中科院期刊分区升级版中的分区依据由“三年平均影响因子”变成“期刊超越指数”。升级版期刊分区表2004年以来，中国科学院国家科学图书馆制定的JCR分区基础版，一般简称为「中科院分区」，分区方式基于SCI收录期刊影响因子基础之上进行。2019年，开始尝试推出

PDU就是学分，你在报考PMP考试和续证PMP的时候就会用到。两个阶段所需要的PDU数量有所不同。★报考PMP：需要35PDU，且需要开具证明；★续证PMP：需要60PDU+150美元即可续证。首先第一种，需要报考机构，学习项目管理课程才会获得这个PDU以及证明，符合条件后你才可以报考PMP考试。2022年PMP考试资格测评第二种续证PMP所需要的PDU，这个是比较简单的，可以直接在PMI（中国）官网上参加活动就可以获得2-12不等的PDU，也可以通过机构购买都可以。如果是参加免费的PMI活动操作，流程如下：进入PMI（中国）---点击“未来活动”---往下滑就可以看到很多项目管理的活动。官网：知乎-安全中心（未来活动-PMI(中国)）如果你需要直接通过机构购买，那

虚拟机：VMware-14.0.0.24051环 境：ubuntu18.04.1脚 本：makefile（点击直达）原来的脚本没有代码覆盖率查看功能，新添加了这个功能文章目录一、脚本内容二、讲解（1）代码覆盖率选项（2）查看方法一、脚本内容#LAB_DIR=/home/cyl/target/personal/sync_fifo#LAB_DIR=/home/cyl/target/personal/async_fifo#LAB_DIR=/home/cyl/target/personal/uart#LAB_DIR=/home/cyl/target/personal/spi#LAB_DIR=/home/cyl/target/personal/apb#LAB_D